1.估計概率密度p(x|wi) (1)貝葉斯決策 (2)P(wi)和p(x | wi)的估計方法 ①先驗概率P(wi)估計: 用訓練數據中各類出現的頻率估計。 依靠經驗。 ② 類條件概率密度函數p(x | wi)估計,2類方法: 參數估計:最大似然估計,貝葉斯估計 ...
. 點估計與優良性 點估計 總體 X 的分布函數形式已知,但它的一個或多個參數未知,借助總體的一個樣本來估計總體未知參數的值的問題稱為點估計。 點估計問題就是要構建一個適當的統計量 hat X .. Xn ,用它的觀察值 hat x .. xn 來估計未知參數 。 pass 無偏性 若估計量 hat X .. Xn 的數學期望 E hat 存在,且對任意 有 E hat ,則稱 hat 是 的無 ...
2021-12-14 12:27 0 758 推薦指數:
1.估計概率密度p(x|wi) (1)貝葉斯決策 (2)P(wi)和p(x | wi)的估計方法 ①先驗概率P(wi)估計: 用訓練數據中各類出現的頻率估計。 依靠經驗。 ② 類條件概率密度函數p(x | wi)估計,2類方法: 參數估計:最大似然估計,貝葉斯估計 ...
目錄 1 點估計的概念與無偏性 2 矩估計及相合性 3 最大似然估計與EM算法 3.1 最大似然估計(MLE,maximum likelihood estimation) 3.2 EM算法(Expectation-maximization ...
簡單的討論一下參數估計理論 一、什么是參數估計 參數通常用來表示一個量,可以是標量也可以是有值向量。按照時間變化,也可以分為時常參數和時變參數。對於時常參數的估計稱為參數估計。對於時變的參數估計稱為狀態估計,本文不研究。參數估計的包括兩個主要的模型以及四個基本估計方法,如下圖所示 ...
求置信區間 抽取樣本, 樣本量為200 計算樣本中喝咖啡的均值 重復抽取樣本,計算其他樣本中喝咖啡的均值,得到抽樣分布 抽樣分布 計算抽樣分布的置信區間以估計總體均值, 置信度95% 輸出 ...
1.參數估計和非參數估計 前面提到隨機變量的分布不是很明確時,我們需要先對隨機變量的分布進行估計。有一種情況是我們知道變量分布的模型,但是具體分布的參數未知,我們通過確定這些未知參數就可以實現對變量的估計,這種方式就是參數估計。其中,比較基礎且常見的參數估計方法有最大似然估計、最小二乘估計 ...
我們觀測世界,得到了一些數據,我們要從這些數據里面去找出規律來認識世界,一般來說,在概率上我們有一個一般性的操作步驟 1. 觀測樣本的存在 2. 每個樣本之間是獨立的 3. 所有樣本符合一 ...
1. 貝葉斯之參數估計 1. 貝葉斯之參數估計 1.1. 背景知識 1.2. 最大似然估計(MLE) 1.3. 最大后驗概率估計(MAP) 1.4. 貝葉斯估計 1.5. 什么時候 MAP 估計與最大似然估計相等 1.1. ...
系統辨識與自適應控制MATLAB仿真 修訂版 仿真實例 2.6 遞推最小二乘法估計 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mxulie import M_sequences if __name__ ...